ALGORITMA PEMROGRAMAN
Orang yang telah terbiasa “bergaul” dengan komputer menggunakan satu
bahasa pemrograman tertentu (tingkat mahir), biasanya tidak lagi memerlukan
kertas coret-coretan untuk membuat suatu program komputer. Namun bagi
pemula, pembelajar, atau yang belum mahir, diperlukan kertas coret-coretan
tersebut.
Kertas coret-coretan itu akan digunakan untuk menyusun algoritma
(langkah-langkah penyelesaian masalah), flowcharting (alur logika perintah,
yang merupakan aplikasi dari algoritma), maupun menuliskan perintah sesuai
dengan kaidah dari bahasa pemrograman yang akan digunakannya.
Sewaktu menyusun algoritma, kita tidak perlu tahu (atau tidak perlu
menyesuaikan dengan) bahasa pemrograman yang nanti akan kita gunakan.
Hal utama yang kita pikirkan adalah kaidah (hirarki) dari komputer itu sendiri,
yaitu input-proses-output.
Input adalah data yang harus ada (sudah ada/ sudah tersedia), yang dapat
diproses dengan aturan-aturan tertentu untuk menghasilkan output seperti yang
dikehendaki. Data yang ada harus logis (masuk akal) bahwa “ia” dapat
diproses untuk menghasilkan output.
FLOWCHART
1. PENDAHULUAN
Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan
urut-urutan prosedur dari suatu program. Flowchart menolong analis dan
programmer untuk memecahkan masalah kedalam segmen-segmen yang
lebih kecil dan menolong dalam menganalisis alternatif-alternatif lain dalam
pengoperasian.
Flowchart biasanya mempermudah penyelesaian suatu masalah khususnya
masalah yang perlu dipelajari dan dievaluasi lebih lanjut.
2. PEDOMAN-PEDOMAN DALAM MEMBUAT FLOWCHART
Bila seorang analis dan programmer akan membuat flowchart, ada
beberapa petunjuk yang harus diperhatikan, seperti :
1. Flowchart digambarkan dari halaman atas ke bawah dan dari kirike
kanan.
2. Aktivitas yang digambarkan harus didefinisikan secara hati-hati dan
definisi ini harus dapat dimengerti oleh pembacanya.
3. Kapan aktivitas dimulai dan berakhir harus ditentukan secara jelas.
4. Setiap langkah dari aktivitas harus diuraikan dengan menggunakan
deskripsi kata kerja, misalkan MENGHITUNG PAJAK PENJUALAN.
5. Setiap langkah dari aktivitas harus berada pada urutan yang benar.
6. Lingkup dan range dari aktifitas yang sedang digambarkan harus
ditelusuri dengan hati-hati. Percabangan-percabangan yang memotong
aktivitas yang sedang digambarkan tidak perlu digambarkan pada
flowchart yang sama. Simbol konektor harus digunakan dan
percabangannya diletakan pada halaman yang terpisah atau hilangkan
seluruhnya bila percabangannya tidak berkaitan dengan sistem.
7. Gunakan simbol-simbol flowchart yang standar.
3. JENIS-JENIS FLOWCHART
Flowchart terbagi atas lima jenis, yaitu :
§ Flowchart Sistem (System Flowchart)
§ Flowchart Paperwork / Flowchart Dokumen (Document Flowchart)
§ Flowchart Skematik (Schematic Flowchart)
§ Flowchart Program (Program Flowchart)
§ Flowchart Proses (Process Flowchart)
3.1. FLOWCHART SISTEM
Flowchart Sistem merupakan bagan yang menunjukkan alur kerja atau
apa yang sedang dikerjakan di dalam sistem secara keseluruhan dan
menjelaskan urutan dari prosedur-prosedur yang ada di dalam sistem.
Dengan kata lain, flowchart ini merupakan deskripsi secara grafik dari
urutan prosedur-prosedur yang terkombinasi yang membentuk suatu
sistem.
Flowchart Sistem terdiri dari data yang mengalir melalui sistem dan proses
yang mentransformasikan data itu. Data dan proses dalam flowchart
sistem dapat digambarkan secara online (dihubungkan langsung dengan
komputer) atau offline (tidak dihubungkan langsung dengan komputer,
misalnya mesin tik, cash register atau kalkulator).
3.2. FLOWCHART PAPERWORK / FLOWCHART DOKUMEN
Flowchart Paperwork menelusuri alur dari data yang ditulis melalui sistem.
Flowchart Paperwork sering disebut juga dengan Flowchart Dokumen.
Kegunaan utamanya adalah untuk menelusuri alur form dan laporan
sistem dari satu bagian ke bagian lain baik bagaimana alur form dan
laporan diproses, dicatat dan disimpan.
Gambar 2. menggambarkan suatu contoh flowchart ini mengenai alur
pembuatan kartu anggota untuk suatu perpustakaan.
FLOW DOKUMEN SISTEM BARU CALON ANGGOTA PERPUSTAKAAN
ANGGOTA ADMINISTRASI KEPALA PERPUSTAKAAN
KETERANGAN :
# : Masukkan data calon anggota ke dalam komputer (proses pengisian data)
P : Tanda tangan dan validasi data
Simbol-simbol flowchart yang biasanya dipakai adalah simbol-simbol
flowchart standar yang dikeluarkan oleh ANSI dan ISO.
RAPTOR
Para peneliti mencoba untuk memecahkan struktur protein memulai studi mereka dengan sedikit lebih dari urutan protein. Langkah awal mungkin termasuk melakukan PSI-BLAST atau cari PatternHunter untuk mencari urutan yang sama dengan struktur yang dikenal dalam Protein Data Bank (PDB). Jika ada urutan sangat mirip dengan struktur diketahui, ada kemungkinan besar bahwa struktur protein ini akan sangat mirip dengan struktur yang dikenal serta fungsi. Jika tidak ada homologi ditemukan, peneliti harus melakukan baik kristalografi X-ray atau resonansi magnetik nuklir (NMR) spektroskopi, keduanya membutuhkan waktu dan sumber daya untuk menghasilkan struktur. Dimana teknik ini terlalu mahal, memakan waktu atau terbatas dalam lingkup, peneliti dapat menggunakan perangkat lunak protein threading, seperti RAPTOR untuk membuat model yang sangat handal dari protein.
Protein threading lebih efektif daripada pemodelan homologi, terutama untuk protein yang memiliki beberapa homolognya terdeteksi oleh sequence alignment. Kedua metode baik memprediksi struktur protein dari template. Mengingat urutan protein, protein threading pertama sejalan (benang) urutan ke setiap template di perpustakaan struktur dengan mengoptimalkan fungsi skor yang mengukur kebugaran dari sequence alignment-struktur. Template terbaik yang dipilih digunakan untuk membangun model struktur. Tidak seperti pemodelan homologi, yang memilih template yang murni berdasarkan informasi homologi (keberpihakan urutan), fungsi penilaian yang digunakan dalam protein threading menggunakan baik informasi homologi dan struktur (urutan keberpihakan struktur).
Jika urutan telah ada homologi yang signifikan ditemukan, pemodelan homologi tidak dapat memberikan prediksi handal dalam kasus ini. Tanpa informasi homologi, protein threading masih dapat menggunakan informasi struktur untuk menghasilkan prediksi yang baik. Usaha yang gagal untuk memperoleh template yang baik dengan BLAST sering mengakibatkan pengguna pengolahan hasil melalui RAPTOR.
Integer pemrograman vs pemrograman dinamis
Pendekatan pemrograman integer untuk RAPTOR menghasilkan model kualitas yang lebih tinggi daripada metode lainnya protein threading. Kebanyakan perangkat lunak threading menggunakan pemrograman dinamis untuk mengoptimalkan fungsi mencetak gol mereka ketika menyelaraskan urutan dengan template. Pemrograman dinamis jauh lebih mudah diterapkan daripada integer programming, namun jika fungsi penilaian memiliki potensi berpasangan kontak disertakan, pemrograman dinamis tidak bisa secara global mengoptimalkan fungsi seperti scoring dan bukan hanya menghasilkan keselarasan yang optimal lokal.
Kontak berpasangan sangat dilestarikan dalam struktur protein dan penting untuk akurasi prediksi. Integer programming global dapat mengoptimalkan fungsi mencetak gol dengan potensi kontak berpasangan dan menghasilkan keselarasan yang optimal global.
Komponen
Threading mesin
NoCore, NPCore dan IP adalah tiga mesin threading berbeda diterapkan di RAPTOR. NoCore dan NPCore didasarkan pada pemrograman dinamis dan lebih cepat daripada IP. Perbedaan antara keduanya adalah bahwa dalam NPCore, template ini dipecah menjadi banyak daerah "inti". Inti adalah wilayah struktural dilestarikan. IP adalah unik bulat RAPTOR ini pemrograman berbasis mesin threading. Ini menghasilkan keberpihakan yang lebih baik dan model dibandingkan dengan dua mesin lainnya threading. Orang selalu dapat memulai dengan NoCore dan NPCore. Jika prediksi mereka tidak cukup baik, IP mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Setelah semua tiga metode dijalankan, konsensus yang sederhana dapat membantu untuk menemukan prediksi terbaik.
Struktur 3D modeling modul
The 3D standar pemodelan struktur alat yang digunakan dalam RAPTOR adalah OWL. Tiga-dimensi pemodelan struktur melibatkan dua langkah. Langkah pertama adalah lingkaran pemodelan yang model daerah di urutan target yang peta untuk apa-apa dalam template. Setelah semua loop dimodelkan dan tulang punggung siap, rantai samping yang melekat pada tulang punggung dan berkemas. Untuk pemodelan loop, algoritma koordinat keturunan siklik digunakan untuk mengisi loop dan menghindari bentrokan. Untuk kemasan sisi rantai, algoritma dekomposisi pohon digunakan untuk berkemas semua rantai samping dan menghindari bentrokan. OWL secara otomatis dipanggil RAPTOR untuk menghasilkan output 3D.
Jika seorang peneliti memiliki MODELLER, mereka juga dapat mengatur RAPTOR untuk memanggil MODELLER otomatis. RAPTOR juga dapat menghasilkan ICM-Pro file masukan, di mana orang menjalankan ICM-Pro sendiri.
PSI-BLAST modul
Untuk membuat satu set alat yang komprehensif, PSI-BLAST juga termasuk dalam RAPTOR untuk membiarkan orang melakukan pemodelan homologi. Orang dapat mengatur semua parameter yang diperlukan sendiri. Ada dua langkah yang terlibat dalam menjalankan PSI-BLAST. Langkah pertama adalah untuk menghasilkan profil urutan. Untuk langkah ini, NR non-redundant database yang digunakan. Langkah selanjutnya adalah membiarkan PSI-BLAST pencarian urutan target terhadap urutan dari Protein Data Bank. Pengguna juga dapat menentukan database mereka sendiri untuk setiap langkah.
Protein Struktur penampil
Ada banyak pemirsa struktur yang berbeda. Dalam RAPTOR, Jmol digunakan sebagai penampil struktur untuk memeriksa prediksi yang dihasilkan.
Keluaran
Setelah pekerjaan / threading PSI-BLAST, seseorang dapat melihat daftar peringkat semua template. Untuk setiap template, orang dapat melihat keselarasan, E-nilai dan berbagai nilai tertentu lainnya. Juga, informasi fungsional template dan klasifikasi SCOP yang disediakan. Satu juga dapat melihat matriks PSM urutan dan prediksi struktur sekunder. Jika template telah dilaporkan oleh lebih dari satu metode, maka akan ditandai dengan jumlah kali ini telah dilaporkan. Hal ini membantu untuk mengidentifikasi template terbaik.
Kinerja CASP
CASP, Penilaian Kritis Teknik untuk Prediksi Struktur Protein, merupakan percobaan dua tahunan yang disponsori oleh NIH. CASP mewakili Olimpiade masyarakat struktur protein prediksi dan didirikan pada tahun 1994.
RAPTOR pertama kali muncul pada CAFASP3 (CASP5) pada tahun 2002 dan menduduki peringkat nomor satu dalam kelompok server individu untuk tahun itu. Sejak itu, RAPTOR telah aktif berpartisipasi dalam setiap CASP untuk tujuan evaluasi dan secara konsisten peringkat di tingkat atas.
Para CASP8 terbaru berlari dari bulan Mei 2008 sampai Agustus 2008. Server prediksi lebih dari 80 dan lebih dari 100 kelompok ahli manusia di seluruh dunia terdaftar untuk acara, di mana peserta mencoba untuk memprediksi struktur 3D dari urutan protein. Menurut peringkat dari kelompok Zhang, RAPTOR peringkat 2 di antara semua server (meta server dan setiap server). ROBETTA baker lab ditempatkan 5th dalam daftar peringkat yang sama.
Protein threading lebih efektif daripada pemodelan homologi, terutama untuk protein yang memiliki beberapa homolognya terdeteksi oleh sequence alignment. Kedua metode baik memprediksi struktur protein dari template. Mengingat urutan protein, protein threading pertama sejalan (benang) urutan ke setiap template di perpustakaan struktur dengan mengoptimalkan fungsi skor yang mengukur kebugaran dari sequence alignment-struktur. Template terbaik yang dipilih digunakan untuk membangun model struktur. Tidak seperti pemodelan homologi, yang memilih template yang murni berdasarkan informasi homologi (keberpihakan urutan), fungsi penilaian yang digunakan dalam protein threading menggunakan baik informasi homologi dan struktur (urutan keberpihakan struktur).
Jika urutan telah ada homologi yang signifikan ditemukan, pemodelan homologi tidak dapat memberikan prediksi handal dalam kasus ini. Tanpa informasi homologi, protein threading masih dapat menggunakan informasi struktur untuk menghasilkan prediksi yang baik. Usaha yang gagal untuk memperoleh template yang baik dengan BLAST sering mengakibatkan pengguna pengolahan hasil melalui RAPTOR.
Integer pemrograman vs pemrograman dinamis
Pendekatan pemrograman integer untuk RAPTOR menghasilkan model kualitas yang lebih tinggi daripada metode lainnya protein threading. Kebanyakan perangkat lunak threading menggunakan pemrograman dinamis untuk mengoptimalkan fungsi mencetak gol mereka ketika menyelaraskan urutan dengan template. Pemrograman dinamis jauh lebih mudah diterapkan daripada integer programming, namun jika fungsi penilaian memiliki potensi berpasangan kontak disertakan, pemrograman dinamis tidak bisa secara global mengoptimalkan fungsi seperti scoring dan bukan hanya menghasilkan keselarasan yang optimal lokal.
Kontak berpasangan sangat dilestarikan dalam struktur protein dan penting untuk akurasi prediksi. Integer programming global dapat mengoptimalkan fungsi mencetak gol dengan potensi kontak berpasangan dan menghasilkan keselarasan yang optimal global.
Komponen
Threading mesin
NoCore, NPCore dan IP adalah tiga mesin threading berbeda diterapkan di RAPTOR. NoCore dan NPCore didasarkan pada pemrograman dinamis dan lebih cepat daripada IP. Perbedaan antara keduanya adalah bahwa dalam NPCore, template ini dipecah menjadi banyak daerah "inti". Inti adalah wilayah struktural dilestarikan. IP adalah unik bulat RAPTOR ini pemrograman berbasis mesin threading. Ini menghasilkan keberpihakan yang lebih baik dan model dibandingkan dengan dua mesin lainnya threading. Orang selalu dapat memulai dengan NoCore dan NPCore. Jika prediksi mereka tidak cukup baik, IP mungkin menjadi pilihan yang lebih baik. Setelah semua tiga metode dijalankan, konsensus yang sederhana dapat membantu untuk menemukan prediksi terbaik.
Struktur 3D modeling modul
The 3D standar pemodelan struktur alat yang digunakan dalam RAPTOR adalah OWL. Tiga-dimensi pemodelan struktur melibatkan dua langkah. Langkah pertama adalah lingkaran pemodelan yang model daerah di urutan target yang peta untuk apa-apa dalam template. Setelah semua loop dimodelkan dan tulang punggung siap, rantai samping yang melekat pada tulang punggung dan berkemas. Untuk pemodelan loop, algoritma koordinat keturunan siklik digunakan untuk mengisi loop dan menghindari bentrokan. Untuk kemasan sisi rantai, algoritma dekomposisi pohon digunakan untuk berkemas semua rantai samping dan menghindari bentrokan. OWL secara otomatis dipanggil RAPTOR untuk menghasilkan output 3D.
Jika seorang peneliti memiliki MODELLER, mereka juga dapat mengatur RAPTOR untuk memanggil MODELLER otomatis. RAPTOR juga dapat menghasilkan ICM-Pro file masukan, di mana orang menjalankan ICM-Pro sendiri.
PSI-BLAST modul
Untuk membuat satu set alat yang komprehensif, PSI-BLAST juga termasuk dalam RAPTOR untuk membiarkan orang melakukan pemodelan homologi. Orang dapat mengatur semua parameter yang diperlukan sendiri. Ada dua langkah yang terlibat dalam menjalankan PSI-BLAST. Langkah pertama adalah untuk menghasilkan profil urutan. Untuk langkah ini, NR non-redundant database yang digunakan. Langkah selanjutnya adalah membiarkan PSI-BLAST pencarian urutan target terhadap urutan dari Protein Data Bank. Pengguna juga dapat menentukan database mereka sendiri untuk setiap langkah.
Protein Struktur penampil
Ada banyak pemirsa struktur yang berbeda. Dalam RAPTOR, Jmol digunakan sebagai penampil struktur untuk memeriksa prediksi yang dihasilkan.
Keluaran
Setelah pekerjaan / threading PSI-BLAST, seseorang dapat melihat daftar peringkat semua template. Untuk setiap template, orang dapat melihat keselarasan, E-nilai dan berbagai nilai tertentu lainnya. Juga, informasi fungsional template dan klasifikasi SCOP yang disediakan. Satu juga dapat melihat matriks PSM urutan dan prediksi struktur sekunder. Jika template telah dilaporkan oleh lebih dari satu metode, maka akan ditandai dengan jumlah kali ini telah dilaporkan. Hal ini membantu untuk mengidentifikasi template terbaik.
Kinerja CASP
CASP, Penilaian Kritis Teknik untuk Prediksi Struktur Protein, merupakan percobaan dua tahunan yang disponsori oleh NIH. CASP mewakili Olimpiade masyarakat struktur protein prediksi dan didirikan pada tahun 1994.
RAPTOR pertama kali muncul pada CAFASP3 (CASP5) pada tahun 2002 dan menduduki peringkat nomor satu dalam kelompok server individu untuk tahun itu. Sejak itu, RAPTOR telah aktif berpartisipasi dalam setiap CASP untuk tujuan evaluasi dan secara konsisten peringkat di tingkat atas.
Para CASP8 terbaru berlari dari bulan Mei 2008 sampai Agustus 2008. Server prediksi lebih dari 80 dan lebih dari 100 kelompok ahli manusia di seluruh dunia terdaftar untuk acara, di mana peserta mencoba untuk memprediksi struktur 3D dari urutan protein. Menurut peringkat dari kelompok Zhang, RAPTOR peringkat 2 di antara semua server (meta server dan setiap server). ROBETTA baker lab ditempatkan 5th dalam daftar peringkat yang sama.
